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\begin{conclusion}

动态参与介质的建模技术能够在虚拟环境中逼真的再现真实世界中的烟、雾、大气、火焰等与光交互所产生的丰富光照现象，在虚拟现实领域具有重要的科学意义和研究价值。而目前对动态参与介质的建模技术的研究工作还相对较少，而且主要集中在基于物理的方法上。基于图像的建模方法有更高的真实感，因此。在国家自然科学基金面上项目“真实感物体表面属性建模与绘制技术研究(NO.60773153)”资助下，本文针对真实世界中动态非均匀参与介质的真实感建模技术展开研究，取得了如下成果：

\begin{enumerate} [（1）~]

\item
研制了一套动态非均匀单散射参与介质数据采集系统BH\_SmokeDome。为了详细的捕捉参与介质这种建模对象的动态细节，BH\_SmokeDome实现了八台相机的同步高速采集。

\item
针对参与介质中辐射度传播过程复杂的问题，实现了一种基于改进的ray marching技术的单散射参与介质绘制技术。结合BH\_SmokeDome数据采集系统内的光照特点，对辐射度传输方程的完整公式做了适当简化，并利用OpenGL的着色语言和混合功能实现了简化后的成像模型。此外，根据体数据优化重构算法的梯度计算过程具有很高的并行性特点，设计了并行扰动体素的策略，并实现了一种体数据并行扰动的绘制算法，与GPU端的函数梯度计算程序相结合，提高了问题求解的并行性。

\item
提出了一种基于图像的参与介质体数据重构算法。针对基于CPU的重构算法优化求解效率低的问题，提出了一种GPU上的目标函数值和梯度值计算算法。本文采用逆向绘制的方法，以模拟成像过程进行绘制得到的图像与采集得到的图像之间的差别作为优化的目标函数，将参与介质体数据重构问题转化为大量未知数的非线性优化问题。针对这一问题的求解，实现了CPU/GPU协同的优化算法。CPU端处理复杂的逻辑，包括控制迭代流程、计算收敛方向和收敛步长等任务；GPU端则处理具有高度并行性的任务，包括绘制，目标函数值和函数梯度值的计算等。其中GPU端的程序由OpenGL着色语言和NVIDIA CUDA实现，但本文中的算法也可以用其他的图形API和GPU编程工具来方便的实现。针对多帧数据的恢复，提出了一种利用时间相关性来初始化后继帧的初始化算法来提高后继帧的数值优化效率。

\item
针对建模算法输入参数较多且复杂，算法的建模结果需要直观展示的问题，设计并实现了动态参与介质建模工具DPMM。基于以上研究成果，该工具实现了建模和绘制两个部分，具有交互功能。建模部分可以方便的配置建模算法的输入，包括采集到的数据、相机参数以及建模参数等；绘制部分可以直观的显示建模结果，实现了点光源下交互的参与介质绘制，提供了实时更改视点和光源位置的功能。

\end{enumerate}

对于动态参与介质的建模，本文的工作仅仅是一个开端，这一研究领域还有很多值得探索的问题。在本文研究工作的基础上，今后的工作可以在以下几个方面开展：

\begin{enumerate} [（1）~]

\item
本文研究的是单散射的动态非均匀参与介质建模工作。而真实世界中存在着很多具有多散射特征的动态参与介质，如较浓的烟，云，半透明物体等。由于多散射现象中光线传输非常复杂，计算量很大，给建模工作带来了挑战。因此，对于多散射现象的真实重现和高效的模拟，可以将本文的基于逆向绘制的建模方法应用到更多的建模对象中。

\item
本文研究的建模工作，其建模对象是以整个密度场每个体素的密度值为建模目标的。这样能保持完整的细节，但是数据量很大。对场数据的精简、紧凑的存储方式，例如使用一些基函数或哈希算法等，是一个值得探索的问题。

\item
本文所研究的建模方法基于多相机，须在专门设备下进行。而有许多自然现象和真实世界的物体是无法放在专门搭建的设备中的。研究一种对设备要求低的建模算法成为必然。例如将基于多个相机的限制放宽到只需要一个相机。

\end{enumerate}

\end{conclusion}